language:
- es
- en
license: apache-2.0
dataset_info:
features:
- name: raw_text
dtype: string
- name: topic
dtype: string
- name: speciallity
dtype: string
- name: raw_text_type
dtype: string
- name: topic_type
dtype: string
- name: source
dtype: string
- name: country
dtype: string
- name: document_id
dtype: string
splits:
- name: train
num_bytes: 176855847
num_examples: 2019868
download_size: 44638938
dataset_size: 176855847
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
Dataset Card for Dataset Spanish Medical
Este dataset agrupa y organiza varios dataset presentes en hugginface (p.ej: PlanTL-GOB-ES/cantemist-ner, PlanTL-GOB-ES/pharmaconer) y otros recursos públicos creados por investigadores con distintos formatos (p.ej.; MedLexSp ) para permitir ser fuente de conocimiento de grandes modelos de lenguaje en idioma español para el dominio médico.
Dataset Details
Dataset Description
- Funded by: Dionis López Ramos, Alvaro Garcia Barragan, Dylan Montoya, Daniel
- Language(s) (NLP): Spanish
- License: Apache License 2.0
Dataset Sources [optional]
Uses
Se sugiere el uso de este dataset para lograr el autojuste y prentrenamiento de LLM para el dominio médico con información en idioma español.
Out-of-Scope Use
Los creadores del dataset no se hacen responsable de resultados nocivos que puedan generar los modelos al ser entrenados con esta información. Se sugiere un proceso de evaluación riguroso con especialistas de los resultados generados por modelos de LLM entrenados.
Dataset Structure
Por cada entrada o documento en la fuente de información organizarla en un dataset de hugginface de la siguiente forma:
raw_text: Texto asociado al documento, pregunta, caso clínico u otro tipo de información.
topic: (Texto asociado al tratamiento médico (healthcare_treatment), diagnóstico (healthcare_diagnosis), topico de salud (topic), respuesta de una pregunta (answer), other, o estar vacío p.ej en el texto abierto)
speciality: (especialidad médica a la que se relaciona el raw_text p.ej: cardiología, cirugía, otros)
raw_text_type: (puede ser clinic_case, open_text, question o vacio)
topic_type: (puede ser medical_topic, medical_diagnostic,answer,natural_medicine_topic, other, o vacio)
source: Identificador de la fuente asociada al documento que aparece en el README y descripción del dataset.
country: Identificador del país de procedencia de la fuente (p.ej.; ch, es) usando el estándar ISO 3166-1 alfa-2 (Códigos de país de dos letras.).
document_id: Identificador del documento en el dataset de procedencia, este valor puede estar vacio en caso que no se conozca Al inicio de este proceso de construcción se debe actualizar en la tabla de la sección Source Data la descripción de la fuente de información con los siguientes datos:
Id: Este será un número para que la fuente de información pueda ser referenciada en
cada entrada del conjunto de datos.Nombre: Nombre de la fuente de donde procede.
Tokens: Cantidad de tokens que contiene.
Memoria: Tamaño en memoria del dataset generado para hugginface
Licencia: En este caso si es solo para investigación o si posee otra licencia como MIT, Apache 2 u otras
Dirección: URL de donde se puede descargar o consultar la información.
Pais: País de procedencia de la información
Source Data
| Id | Nombre | Tokens | Memoria | Licencia | Dirección | País |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Cantemist corpus: gold standard of oncology clinical cases annotated with CIE-O 3 terminology | 349287 | 9157 kB | CC Attribution 4.0 International | https://huggingface.co/datasets/bigbio/cantemist/viewer/cantemist_bigbio_kb | es |
| 2 | MedlinePlus Spanish (National Library of Medicine, NLM) | 7757337 | 35 MB | https://medlineplus.gov/spanish/ | es | |
| 3 | PharmaCoNER | 275955 | 2 MB | CC Attribution 4.0 International | https://huggingface.co/datasets/PlanTL-GOB-ES/pharmaconer | es |
| 4 | Spanish Biomedical Crawled Corpus | 1973048 | 264 MB | cc-by-4.0 | https://zenodo.org/records/5513237 | es |
| 5 | CARES | 322353 | 1828 kB | Afl-3.0 | https://huggingface.co/datasets/chizhikchi/CARES | es |
| 6 | MEDDOCAN | 364462 | 1639 kB | cc-by-4.0 | https://huggingface.co/datasets/bigbio/meddocan | es |
| 7 | Alvaro8gb/enfermedades-wiki-marzo-2024 | 1424685 | 9073 kB | MIT | https://huggingface.co/datasets/Alvaro8gb/enfermedades-wiki-marzo-2024 | es |
| 8 | BioMistral/BioInstructQA(spanish) | 1072476 | 5963 kB | Apache 2.0 | https://huggingface.co/datasets/BioMistral/BioInstructQA | ca |
| 9 | DisTEMIST | 550203 | 2754 kB | cc-by-4.0 | https://huggingface.co/datasets/bigbio/distemist | es |
| 10 | The Chilean Waiting List Corpus | 678934 | 3116 kB | cc-by-4.0 | https://zenodo.org/records/5518225 or https://huggingface.co/plncmm | chl |
| 11 | BARR2 | 1732432 | 8472 kB | cc-by-4.0 | https://temu.bsc.es/BARR2/downloads/background_set.raw_text.tar.bz2 | es |
DisTEMIST
Data Collection and Processing
- En el caso de BioMistral/BioInstructQA se utilizó la información en idioma español. Para más información consultar el artículo BioMistral: A Collection of Open-Source Pretrained Large Language Models for Medical Domains.
- Para Cantemist se hizo una búsqueda del código asociado a la patología y se estableció como tópico.
- En CARES se busco el tipo asociado en la tabla de códigos establecido.
Bias, Risks, and Limitations
Se sugiere tener en cuenta el alcance de las licencia de cada una de las fuentes (e.d., revisar el campo source y Licencia de la tabla anterior).
Recommendations
Users should be made aware of the risks, biases and limitations of the dataset. More information needed for further recommendations.
Se sugiere tener en cuenta las filas donde el tipo del topic (e.d., campo topic_type) tenga valores medical_topic, medical_diagnostic, answer, natural_medicine_topic
para un autojuste del modelo y en el caso de que el texto se open_text un pre-entranmiento inicial del modelo LLM.
Dataset Card Contact
For any doubt or suggestion contact to: PhD Dionis López ([email protected])